概要

医療における人工知能とは

人工知能(AI)とは、脳のニューラル・ネットワークにならってパターン化されたテクノロジーです。アルゴリズム、パターン・マッチング、ルール、ディープ・ラーニング、コグニティブ・コンピューティングなどの複数のレイヤーの情報を使用して、データを理解する方法を学習します。

医療におけるAIの活用方法

AI対応ツールは生データの中から意味のある関連性を特定することができますので、医薬品の開発、治療方針の決定、患者のケア、財務および運用上の意思決定を含む、医療のほぼすべての分野に適用できる可能性があります。

AIを使用することで、医療専門家は単独で取り組むには困難で時間がかかり効率が低下しがちな複雑な問題に立ち向かうことができます。AIは医療専門家が専門知識を発揮して医療のエコシステム全体に価値をもたらすために、重要な役割を果たし得ます。

モニターで医療画像を確認する医師

ユースケース

医療における人工知能のメリット

AI対応ツールは、大量のデータから関連情報を抽出し、多くの用途に適用可能な実用的な洞察を生成することができます。

治療に関する洞察の提示

医師はAI技術を利用することで、医学文献内の非構造化データから、治療方針の決定に役立つ情報を見つけることができます。

ユーザーのニーズのサポート

AIを活用したデータの検索・提示により、人々は健康や医療について十分な情報を得ることができ、より多くの情報に基づいて判断できるようになります。

患者データからの洞察の特定

AIツールは、医療記録に含まれる構造化/非構造化データを検索して、関連する患者履歴を提供することができます。

類似性とパターンによるターゲティング

AIは様々なパターンを特定することができますので、研究者が研究や臨床試験のために動的な患者コホートを作成するのに役立ちます。

進化

医療における人工知能について

2000年代に入って医療情報の処理にAIが導入されるまで、医療の予測モデルはクリーンで適切に編成された医療データ内の限られた変数についてしか検討できませんでした。現在、非常に複雑な関係を学習する人工のニューラル・ネットワークやディープ・ラーニング技術を使用する高度な機械学習ツールが一部の医療関連タスクの実行において医療従事者を実務面でサポートしており、中には人的能力を超える成果を示しているケースもあります。AIシステムは、最新の臨床治療から生成された複雑なデータに対応するように設計されています。

IBM WatsonなどのAIテクノロジーは、多くの医療提供者、リーダー、研究者によって使用されており、数百万の医療報告書、患者記録、臨床試験、医療ジャーナルを活用して、各種のデータから洞察を得ることに成功しています。

AIの役割

医療において人工知能が重要な理由

ノイズを排除

AIは、圧倒的な量の臨床データ、医学文献、個体数や使用状況のデータを理解し、決定に役立つ情報を提供します。

コンテキスト関連性の提供

AIにより、数十億のデータ・ポイント(テキスト・データとイメージ・データの両方)を素早く解釈することで、医療提供者がデータを包括的に把握し、個々の患者のコンテキストに関連する情報を特定できるようにします。

人間の疲労により発生するエラーの削減

人的エラーは高くつきます、しかもそのエラーは人間の疲労が原因で発生することが多いのです。AIアルゴリズムは、疲労、注意散漫、気分に影響されることがありません。膨大な量のデータを驚くべきスピードと正確さで処理することができます。

疾病を容易に特定

AIシステムは、MRIやCTスキャンなどの画像診断における異常所見の発見に使用できます。

医師と患者のかかわりを増やす

AIによる自動化によって、医師はデータ入力やデスク作業に費やす時間を減らし、患者とかかわる時間を増やすことができます。

治療コストの削減

AIは、保健福祉サービスのプログラムの支援にどんな市民が適格であるかなど、重要な利用情報を判別するのに役立ちます。

Watson Health AIソリューション

IBMは、医療専門のAIソフトウェア開発の先駆者です。